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公开(公告)号：CN107657285A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710952839.9
申请日：2017-10-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06K9/6268 , G06K9/6256 , G06N3/0454
Abstract: 基于三维卷积神经网络的高光谱图像分类方法，本发明涉及高光谱图像分类方法。本发明的目的是为了解决现有二维卷积神经网络粗糙的将三维信号重新编排为二维信号，不但无法充分利用高光谱图像中的空间信息，还会破坏原有三维高光谱图像中的空间信息和光谱信息的问题。过程为：一、将高光谱图像数据集导入MATLAB平台，得到处理好的数据集；二、将新的高光谱图像作为训练集；三、根据三维矩阵形式的训练集搭建三维卷积神经网络；四、使用三维矩阵形式的训练集训练三维卷积神经网络，得到训练好的三维卷积神经网络；五、使用三维矩阵形式的测试集输入训练好的三维卷积神经网络，得到测试集分类结果。本发明用于图像分类领域。
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公开(公告)号：CN106656970A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610895599.9
申请日：2016-10-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: H04L69/08 , H04L41/0803 , H04L61/2007 , H04L67/06
Abstract: HIT‑TENA试验设备适配器及其适配方法。涉及一种HIT‑TENA体系。为了解决HIT‑TENA体系与异构试验设备在数据交互时成本高、实时性差的问题。本发明的下载配置网口用于获取试验方案文件数据、协议转换组件数据和运行网口IP；接收配置装置用于接收试验方案文件数据、协议转换组件数据和IP，用于发送试验方案文件数据和协议转换组件数据；试验设备接口用于传输协议数据；运行网口用于传输对象模型数据；协议转换装置用于实现试验设备协议数据和对象模型数据进行相互转换。有益效果为数据转换的可靠性较高，接入方式的成本低，数据交互的实时性好。适用于作为HIT‑TENA体系与试验设备连接的节点。
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公开(公告)号：CN106649911A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610805521.3
申请日：2016-09-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于添加尺度系数法的可选目标平面分辨率的真空传输建模方法，本发明涉及基于核方法的高光谱图像分割方法。本发明是为了解决现有真空传输模型灵活性较低的问题。本发明步骤为：一、建立真空传输模型；二、根据步骤一建立添加尺度因子的真空传输模型；三、根据步骤二进行传输模型的采样率选择。本发明通过添加尺度系数，基于快速傅里叶变换的菲涅尔衍射真空模型，建立了一种可灵活选择目标平面分辨率的真空传输模型，并且基于湍流中激光传输模型的验证方法，根据光场的统计平均计算相干系数，然后与Rytov近似的理论结果进行比较，通过比较结果验证了该模型的正确性和可实用性。本发明应用于真空传输建模领域。
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公开(公告)号：CN103944898B
公开(公告)日：2017-03-01
申请号：CN201410155479.6
申请日：2014-04-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于状态机的ARINC429编解码逻辑的实现方法，属于飞行器的数据通信技术领域。本发明为了解决ARINC429通讯总线的通信协议编解码实现方式成本高，灵活性差的问题。该逻辑方法通过通用控制器与FPGA芯片通过数据线、地址线和控制线进行信号交互，FPGA芯片通过电平转换单元与ARINC429总线进行通信协议数据传输；FPGA芯片实现ARINC429总线的编解码逻辑，通过编码电平转换单元接收串行编码数据信号后输出ARINC429总线标准电平；通过解码电平转换单元接收ARINC429总线标准解码信号后输出串行解码数据信号。本发明用于实现ARINC429总线的编解码逻辑。
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公开(公告)号：CN105278350A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510828123.9
申请日：2015-11-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 雷达制导导弹虚拟试验系统，属于虚拟试验领域，本发明为解决现有雷达制导导弹虚拟试验系统的耦合程度高，导致系统的可重用性低，各个模块模型之间不独立、不能单独使用的问题。本发明包括雷达制导导弹模块、电磁波传输效应模块和导弹目标；雷达发射电磁波并传输至电磁波传输效应模块，电磁波传输效应模块进行电磁波传输衰减计算，然后传输至导弹目标，导弹目标进行反射计算，再次传输至电磁波传输效应模块，电磁波传输效应模块再次进行电磁波传输衰减计算，然后传输至雷达制导导弹模块，雷达制导导弹模块根据目标回波电磁波信息获取导弹目标位置；对导弹目标进行搜素、跟踪和攻击。本发明用于雷达制导导弹虚拟试验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105187420A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510534673.X
申请日：2015-08-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L69/08
Abstract: 一种基于RS422总线的通讯协议匹配方法，涉及通讯协议匹配方法，尤其涉及一种基于RS422总线的通讯协议匹配方法。本发明是要解决现有的复杂信息系统内部由于RS422数据接收过程中断数据分组不均匀导致数据包易丢失和通讯过程易受到错误帧干扰问题、通讯协议数据完整性和正确性难以保障的问题。本发明方法通过以下步骤进行：一、建立通讯协议匹配模板；二、接收并缓存RS422数据；三、匹配传输通道；四、匹配帧头首字节；五、匹配帧头全内容；六、匹配帧长度；七、匹配帧尾。采用本发明方法后，通讯协议数据满足了完整性和正确性要求。本发明可应用于航空航天和工业控制等各个领域中。
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公开(公告)号：CN105137812A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510628030.1
申请日：2015-09-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 激光制导导弹虚拟试验系统及其构建方法，属于虚拟试验领域，本发明为解决现有激光制导导弹虚拟试验系统中各模型不独立、不易配置和不易重用的问题。本发明所述激光制导导弹虚拟试验系统，它包括激光制导导弹模块、激光照射器模块、激光传输效应模块和导弹目标；激光照射器模块发射入射激光，导弹目标接收入射激光后反射激光，激光制导导弹模块的导引头根据反射激光信号引导激光制导导弹模块的导弹调整航道和追踪导弹目标；激光传输效应模块用于提供不同天气条件下入射激光和反射激光传输时的能量衰减数据。本发明用于激光制导导弹虚拟试验。
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公开(公告)号：CN102570963B
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201210069875.8
申请日：2012-03-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H02P21/14
Abstract: 直流电机非平衡负载的滑模控制方法，属于电机控制技术领域。它解决了直流电机的模糊控制方法存在的响应结果平滑性差，并且超调量大的问题。它采用滑模控制器采集所述直流电机位置指令信号R(s)和直流电机非平衡负载模型输出的直流电机转子角度Ω(s)，并在滑模控制器内部进行计算，获得控制器输出电机电压U(s)，该控制器输出电机电压U(s)经放大系数为Kpwm的PWM功率放大器放大后，得到直流电机的实际电压Ua(s)，该直流电机的实际电压Ua(s)输入给所述直流电机非平衡负载模型，实现对直流电机非平衡负载的滑模控制。本发明适用于直流电机非平衡负载的控制。
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公开(公告)号：CN118520244A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410629739.2
申请日：2024-05-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/20 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06F18/10 , G06N3/08 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开了一种基于嵌入式双U网络的目标区域风速及风向预测方法，包括：获取目标区域内的多个风场数据；利用滑动窗口对风场数据进行预处理，获得预处理后的风场数据；滑动窗口的步长和大小相等；构建标准化模型，对预处理后的风场数据进行标准化处理，获得标准化后的风场数据；将标准化后的风场数据输入优化后的嵌入式双U网络，获得目标区域内风速和风向预测结果；嵌入式双U网络包括：非参优化空间U‑Net和扩张Inception时间U‑Net。该方法通过整合数据预处理、特征标准化与嵌入式双U网络架构，能够广泛应用于风能资源评估及风电场布局设计等领域，其实现了对广袤区域风场风速和风向的高精度预测，提高了风电中心对大型区域电网的调度与运行效率。
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公开(公告)号：CN118296453A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410354101.2
申请日：2024-03-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/241 , G01W1/10 , G06F18/214 , G06N3/0464
Abstract: 公开了一种用于海洋天气预报的多元时空预测方法及系统，包括以下步骤：S1、制作海面天气数据集；S2、构建StHCFormer模型，应用海面天气数据集为样本训练StHCFormer模型，进行训练和优化；S3，基于训练好的StHCFormer模型，输入海面天气数据进行海面天气预测。该方法利用卷积‑空间自注意力混合机制深度探索空间全局表征和局部特征，利用时序自注意力捕捉时序数据的时间依赖关系，同时通过局部特征提取模块进行通道级的放缩捕捉多变量的动态相关性，同时引入了不确定性相关损失去动态调整多任务权重，尽可能保证全局最优解，实现更准确的多元海洋天气预测。
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